AI+HR新技術帶來的管理新挑戰

摘 要：人類社會的科技發展水平和現代化水平在第一次工業革命后飛速發展，產業結構和生產方式產生了巨大的變化，管理思想和方式也隨之進入了現代化，科學化專業化的人力資源管理應運而生。如今，新一代科技革命蓄勢待發，以ChatGPT為代表的生成式人工智能依托算法軟件和芯片硬件橫空出世，在帶來新奇體驗的同時，也對現在的生產方式和工作形式帶來新的因素和變化，與此同時，該變化也會對現有組織形態和人力資源管理方式方法帶來新的挑戰。

關鍵詞：人力資源管理 人工智能 人力資源轉型

中圖分類號：F240文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）12-245-02

一直以來，組織管理模式極大地受到科技發展及生產方式影響。

在工業革命時期，蒸汽機等機械催生出集中化、標準化、規?；S，以往的以手工作坊為代表的小型生產組織讓位于流水線生產的大型工廠組織，手工學徒也讓位于流水線工人。以泰勒為代表的科學管理學應運而生，對生產每個環節進行分析控制，在管理中做到精細化管理，每個行為都有相應的標準來確保效率。但是資本僅關注生產效率和利潤最大化，勞動者則面臨惡劣的工作條件和低工資待遇，勞資關系是該階段的主要關注點。

20世紀中后期，管理學家彼得·魯克于1954年在《管理實踐》中第一次提出人力資源，其認為人作為一種生產資料擁有其他資源所沒有的“協調能力、融合能力、判斷能力和想象能力”。西奧多·舒爾茨研究美國當時農業生產效率，認為促使美國農業產量迅速增加和生產率顯著提高的重要因素，已不再傳統經濟學定義的生產要素，即土地、勞動者數量和資金投入量的增加，而是人的知識、能力和技能的提高。企業開始將員工視為其最重要的資產之一，管理者開始關注員工的培訓、激勵、績效評估和發展。

隨著科技的進步和全球化的加劇，受到高等教育的知識型員工開始占據市場中的主流地位。與過去的流水線工人相比，這種類型員工主要從事難以量化的創意型工作。管理方式逐漸從過程性控制，轉向結果衡量。人力資源管理模式由機械化的人事管理向人本管理、知識管理、自主管理等方向轉變。同時，技術也改變了人力資源管理實踐，助力了人力資源管理職能，提高了效率、準確性和可及性。

一、新技術的產生

以ChatGPT為標志的新一代人工智能作為一場深刻的科技革命，具有廣泛的應用領域，對生產生活都帶來了巨大變化。生成式人工智能（Generative AI）是指一類有能力生成新的、具有原創性內容的人工智能系統，內容包括文字、圖像、視頻、音效等。這些系統在大型數據集上接受訓練，通過理解和捕捉數據中的模式、風格和結構來學習生成新內容。

目前的AI具有以下幾個突出特征：

（一）自動化

利用深度學習和神經網絡等技術，使人工智能系統能夠自主生成新的內容，如文本、圖像、音頻等，產生模仿人類創造力的逼真而多樣化的輸出，而無需人類干預或指導，實現內容創作和生產的自動化過程。這種自動化能力為各行業帶來了更高效、更快速的內容生成方式，從而提升生產效率并拓展創意領域的可能性。

（二）數據需求

AI訓練和高質量數據有緊密。在訓練AI模型時，大量的初始數據需要作為學習樣板進行輸入，供模型學習和優化參數。訓練數據的質量、多樣性和數量將直接影響到人工智能模型的性能和效果。高質量的訓練數據能夠幫助模型更好地泛化和應對各種情況，而不足或低質量的數據則可能導致模型的不穩定性和誤差率提高。因此，充分準備和優化數據輸入是確保人工智能模型訓練成功的關鍵步驟之一。

（三）自然語言交互

通過自然語言處理和生成技術，AI可以理解和處理用戶輸入的自然語言，并以自然語言形式回應用戶。這種交互方式使得與AI系統進行對話、提問、獲取信息或執行任務的門檻大大降低，人機之間的交流更加自然和便捷，為AI進入各種行業、情景打下基礎。

（四）“黑箱”

由于其復雜的架構、高維數據處理和不透明的決策過程，AI的決策過程和輸出通常被視為一個“黑箱”。AI模型由大型神經網絡組成，在訓練過程中學習數據中錯綜復雜的關系和模式，訓練過程涉數百萬個參數，這使得解釋模型做出的具體決策的過程非常困難。雖然有一些解釋人工智能模型輸出的技術，如歸因法，但這些技術在充分解釋復雜的生成式人工智能模型的決策方面存在局限性，導致人們對其產生“黑箱”感知，阻礙了透明度和可解釋性的努力。

二、新技術所帶來的管理新挑戰

隨著人工智能技術的相對成熟，越來越多的企業和機構開始將AI技術應用于內容生產領域，以降低生產成本，提高效率、創新性和質量等。AI給組織帶來效益增長和成本降低的同時，也存在新的管理問題和挑戰。

（一）工作內容及流程變化

對于許多領域、工作崗位而言，AI憑借其高效處理能力和學習能力比人類工作者更有效能，將會產生巨大的替代效應，對人類工作者產生巨大的沖擊和造成巨大的就業危機。AI可以自動完成重復性、規?；娜蝿?，也可以為決策支持提供數據分析或方案比較等有一定深度的任務，對組織的工作內容安排、崗位設置產生深遠的影響。

（二）內部數據積累和透明化

如前文所說，AI模型的準確性和可靠性依賴前期基礎數據集的質量和代表性。組織用好AI，就需要將組織內部形成的抽象知識、信息做好數據化和信息共享。目前，很多組織還停留在紙質化辦公或各部門信息不互通的階段，要想順暢向AI使用轉型，有多個階段需要跨越。此外，過往數據中如果存在偏差或偏見，可能會在后續使用中不斷強化與加深，而導致不良后果。

（三）工作評價方式更新

當AI可以廣泛被應用在工作中，甚至代替一部分原本人類工作者的工作內容時，一方面，如何科學客觀地評價人類工作者的工作績效、工作成果，成為一個新的挑戰;另一方面，組織中的很多工作可以交給機器，但是人事決策的風險和責任最終只能由人來承擔。確?？冃гu價的公平公正，是未來組織穩定健康發展需解決的重要問題。

（四）新的用工風險

目前，AI在使用規范、政策法規與社會環境、技術成熟性與安全性上還存在很多缺陷，隨意使用AI工具可能會給組織帶來不可逆轉的管理災難，包括數據安全、信息偽造、道德倫理風險、法律風險等。人類工作者使用AI的行為規范與要求尚未填補，在缺乏有效監督的情況下，人類工作者可能利用AI規避和轉嫁個人責任，造成工作或輿論風險。

三、人力資源管理的新角色

在這生成式人工智能時代，人力資源管理同樣可以使用新的工具來助力管理的效能，例如使用人工智能算法可以幫助企業快速篩選符合條件的應聘者，降低招聘成本和提高效率;根據員工的知識、技能和工作經驗等方面的需求，自動化和個性化地推送培訓內容和活動，提高培訓的針對性和效果等。此外，人力資源管理從業者作為人類的同理心、道德意識、智慧、等是機器無法模仿和替代的，在未來人機協同社會具有獨特的價值。

為了幫助組織更好地適應新技術，人力資源管理在以下幾個方面可以發揮更大作用。

（一）人力資源從業者轉變思維，不斷提升認知

從業者需要積極主動了解人工智能的基本原理、應用場景和潛在影響。這包括參加培訓課程、學習在線資源和參與相關行業活動，以便更好地理解和應用人工智能技術。深入了解人工智能對組織和員工工作的影響，包括工作內容的轉變、技能需求的變化以及人機協作的模式等。這可以通過與業務部門和技術團隊的密切合作來實現，以便更好地預測和規劃未來的人才需求。一些傳統的工作角色可能會發生變化或消失，而新的工作角色也會出現。從業者需要重新審視和設計工作角色和職位描述，以適應人工智能時代的需求。這可能涉及到技能的重新評估、培訓計劃的制定以及工作流程的優化等方面。

（二）將AI融入人力資源流程

AI可以整合到人力資源流程和實踐中，提高管理效率、準確性和有效性。在招聘上，簡歷篩選、面試安排、打分收集等常規任務自動化，以及使用AI驅動分析招聘偏好及趨勢;在培訓上，大量傳統培訓性工作可以由機器完成，尤其是知識、數據、信息、程序性技術相關的培訓，可以用AI創造個性化、多樣性的培訓資源。

（三）關注技術使用的道德和公平

從業者需要制定人工智能技術使用的指導方針和政策，確保人工智能系統透明、負責、公正，并保護員工的權利和隱私。通過數據驅動的決策制定和績效評估，降低主觀性;建立多元化和包容性文化，鼓勵員工參與決策并尊重不同觀點;提供培訓和教育，增強員工的意識和認知，以及減少偏見的影響;采用公正的招聘和晉升程序，確保候選人和員工的機會平等;持續監測和評估組織的偏見情況，并采取糾正措施。從業者還應監控人工智能系統是否存在潛在偏見或意外后果，并在必要時采取糾正措施。

（四）培養和貫徹組織文化

從業者需要在組織內部培養適應創新的文化，鼓勵探索和采用人工智能技術，促進協作、跨職能團隊和知識共享。AI的工作效率給一般勞動者的就業與職業安全感帶來一些負面影響。從業者需要更加重視幫助一般勞動者發掘工作的內在激勵功能，在精神和文化上展現工作的意義，獲得認可與尊重等，發展個體優勢，增加工作幸福度和敬業度，讓技術為組織和個人帶來雙贏。

參考文獻：

[1] 陳鼎祥，劉幫成.人工智能時代的公共部門人力資源管理：實踐應用與理論研究[J].公共管理與政策評論，2022，11（4）：38-51.

[2] 彭劍鋒.新一代人工智能對組織與人力資源管理的影響與挑戰[J].中國人力資源開發，2023，40（7）：8-14.

[3] 張建民，顧春節，楊紅英.人工智能技術與人力資源管理實踐：影響邏輯與模式演變[J].中國人力資源開發，2022，39（1）：18.

[4] 羅文豪，霍偉偉，趙宜萱，等.人工智能驅動的組織與人力資源管理變革：實踐洞察與研究方向[J].中國人力資源開發，2022（001）：039.

[5] 鮑明剛.AIGC來襲，人力資源管理新解法[J].企業管理，2023（9）：30-34.